Análisis Fisicoquímico de los Alimentos

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Refractómetro

Un refractómetro es un instrumento simple usado para medir

concentraciones de soluciones acuosas. Solo requiere una pequeña cantidad de líquido y se usa ampliamente en la industria alimenticia, agrícola, química y manufacturera.Funcionamiento: Cuando la luz penetra a un líquido, ésta

cambia su dirección; a esto se le llama refracción. Los refractómetros miden el grado de cambio de dirección de la

luz y a esto se le llama ángulo de refracción. Un refractómetro toma los ángulos de refracción y los

correlaciona con los índices de refracción (nD) con valores que ya han sido establecidos. Al utilizar estos valores se

puede determinar las concentraciones de una solución. Por ejemplo, las soluciones tienen diferentes índices de refracción dependiendo de su concentración en agua

El prisma en el refractómetro tiene mayor índice de refracción que la solución. Las lecturas se toman en el

punto de encuentro entre el prisma y la solución. Con una baja concentración de la solución, el índice de refracción del prisma es mucho más grande que el de la muestra,

creándose un gran ángulo de refracción y una baja lectura “A” en el diagrama). Lo contrario sucedería con una alta

concentración de la solución (“B” en el diagrama)

Indice de RefracciónMuestra fluida temperatura (C) valor

Metanol 25 1.326

Acetona 25 1.357

Etanol 25 1.359

Acido acético 25 1.370

Benceno 25 1.498

Aceite de parafina 20 1.412

Aceite de palma 20 1.456

Aceite de oliva 20 1.471

Agua 20 1.330

Nota: Indices de refracción dependientes de la temperatura.

Hidrómetro: Es, básicamente, un instrumento con un vástago de vidrio con escala de medición, cuya punta tiene un peso determinado, que utiliza el principio de desplazamiento de un líquido cuando un cuerpo se sumerge en el mismo. Se utiliza básicamente para mediciones de peso específico o sea la relación de la densidad de ese líquido con el agua pura a la misma temperatura. Estos están calibrados a 60 grados F. (15.6 C). Y son conocidos como Specific Gravity Hydrometers que existen para líquidos de menor densidad que el agua y de mayor densidad que el agua. Los rangos son los siguientes:Para menor densidad que el agua: De 0.700 a 1.000Para mayor densidad que el agua: De 1.000 a 2.000Para hacer mediciones los hidrómetros utilizan un recipiente de vidrio o plástico transparente, de forma cilíndrica (similar a una probeta) con capacidad de hasta 500 ml. Las escalas del vástago medidor pueden estar graduadas como Peso Específico y Grados Baumé. A éstos se les conoce como de doble escala medidora. Generalmente la escala medidora tiene 150 mm de largo y hay modelos especiales que tienen un largo de 275 mm.

Existen hidrómetros para azúcar o de escala de Brix. Su graduación está en la escala de Brix que es equivalente al porcentaje de sacarosa x el peso a temperatura estándar. Algunos de ellos tienen un termómetro incorporado de 0 a 50 grados C.Hidrómetros especiales: Hidrómetros para alcohol. Generalmente vienen graduados en escala doble: Tralle y Proof. La escala Tralle indica el porcentaje de alcohol etílico por peso en el agua. La escala Proof indica el grado Proof de alcohol a 60 grados F. Existen modelos con y sin termómetro incorporado. El rango de estos es en grados Tralle de 0 a 100 % y en la escala Proof de 0 a 200Hidrómetro para sal: Mide el grado de saturación de agua a 60 grados F. y existen hidrómetros con y sin termómetro incorporado. El rango es de 0 a 100 %.

Mezclas HidroalcohólicasDensidad 20/20 %peso alcohol

1.00000 00.99813 10.99629 20.99451 30.99279 40.99113 50.98955 60.98802 70.98653 80.98505 90.98361 100.97036 20

0.93484 40

Relación Grados Brix, Grados Baumé y Peso Específico 20/20Grados Brix Grados Baumé Peso específico 20/20 0 0.00 1.000 1 0.56 1.004 2 1.12 1,008 3 1,68 1,012 4 2.24 0.016 5 2.79 1.020 6 3.35 1.024 7 3.91 1.028 8 4.46 1.032 9 5.02 1.036 10 5.57 1.040 11 6.13 1.044 12 6.68 1.048 13 7.24 1.052 14 7.79 1.057 15 8.34 1.061

Relación Grados Brix Grados Baumé y Peso Específico 20/20

(continuación) Grados Brix Grados Baumé Peso Específico 20/20

16 8.89 1.06517 9.45 1.07018 10.00 1.07419 10.55 1.07820 11.10 1.08340 21.97 1.17860 32.49 1.28970 37.56 1.350

Hidrómetro

Forma simple Forma combinada con termómetro

Densímetro dentro de cilindro con muestra

Viscosímetro de Bostwick

Viscosímetros: Un viscosímetro verifica la consistencia, viscosidad y el flujo de los alimentos fluidos de alimentos fluidos y viscosos. El Viscosímetro de Bostwick se usa para determinar la consistencia de un alimento fluido por medición de la distancia que el material fluye bajo su propio peso en un determinado intervalo de tiempo. A este viscosímetro también se le conoce como Consistómetro. Estos aparatos chequean contra consistencia, viscosidad y el flujo estándars. Es ideal para predeterminar las fórmulas de los productos para estandarizar producciones de lotes. El consistómetro de Boswick requiere únicamente 75 ml de muestra para medida. En la parte inferior, donde fluye la muestra, tiene divisiones de 0.5 cm. para asegurar resultados exactos. El aparato tiene una compuerta que previene el flujo prematuro de la muestra. El Consistómetro de Boswick utiliza un tiempo de 30 segundos para que fluya la muestra y luego se mide en centímetros la lectura. Generalmente están construidos de 14 pulgadas de largo x 3-1/2” de ancho x 5-1/2” de altura. Su uso para salsas, aderezos, etc.Limitaciones del Bostwick: Presenta tres problemas principales: 1) El instrumento se limita a un rango de productos que puede medir, por ejemplo, no es recomendable para productos de gran cantidad de

sólidos, tales como la pasta de tomate, debido a que la pasta no fluye suficiente en 30 seg. para dar una medida diferencial entre muestras. 2) Los resultados de este instrumento no pueden ser convertidos en parámetros reológicos fundamentales porque la tensión superficial, potencia de mojado y otros factores diferentes a la viscosidad pueden estar involucrados. 3) No hay forma de controlar la temperatura de la muestra.

Viscosímetro Rotacional: Para resolver estas limitaciones, existe lo que se llama la Tecnologia Rotacional en los viscosímetros. Típicamente, una alta exactitud en la medida de la viscosidad de la salsa de tomate, puede ser obtenida usando un viscosímetro rotacional de Brookfield con un adaptador de pequeña muestra y un baño de circulación para mantener una apropiada temperatura. La cámara de la muestra requiere solo 11 ml. de producto, dando un equilibrio adecuado de la temperatura. La metodología rotacional mide la viscosidad midiendo la resistencia de un fluido viscoso. Esta medida es obtenida por inmersión de un eje de rotación para vencer una resistencia viscosa y permanecer a una velocidad constante. Este valor si puede ser convertido en centipoises y lo presenta en la pantalla del aparato.

Viscosímetro Rotacional

Este viscosímetro tiene lectura digital en centipoises. Además 18 velocidades. Mide viscosidades en un rango de centipoises (cp). Puede escogerse un rango de 15 hasta 2000000 de centipoises para rangos bajos; para rangos medios de 100 a 13000000 de centipoises y para rangos altos de 800 a 104000000 de centipoises. Puede dar lecturas en centipoises o milipascal seg (mPaS).Velocidades de rotación de 0.3 hasta 100 rpm. Con el eje sumergido en la muestra del alimento, el viscosímetro mide el torque adicional que se requiere para que el eje venza la resistencia viscosa y obtenga una velocidad constante. Este valor es convertido en centipoises y se lee en la pantalla. Gelometro para medir grados bloom para pectina.

Continuación Análisis Sensorial

Duo-Trio Test: Análisis de DiferenciaNombre________________________Fecha__________________________Producto________________________En su bandeja tiene marcada una muestra control (R) y dos muestras codificadas, una es idéntica a R y la otra es diferente. Cuál de las muestras codificadas es diferente a R?

MUESTRAS CHEQUEE LA UE NO ES IGUAL432 _______701 _______

Ejemplo: Para determinar si el metional podría ser detectado cuando es adicionado al queso cheddar en las cantidades de 0.125 ppm y 0.250 ppm una prueba duo-trio se usa. Cada bandeja tiene una muestra control marcada R y dos muestras codificadas: Una con metional adicionado y una control. La prueba de duo-trio es

en

que la prueba triangular porque menos pruebas son requeridas para formarse un criterio usando el duo-trio. Este hecho es importante cuando se prueban substancias que permanecen despues de degustada,como el caso del metional..la prueba se realiza en dos suscesivos dias usando 8 panelistas. Cadadia al panelista se le presentan con 2 bandejas: una con 0.125 ppm y la otra con 0.250 ppm de metional adicionado a la muestra codifi-cada . Esto hace un total de 16 juzgamientos a cada nivel. Los resul-tados son los siguientes:

Panelistas Nivel de metional adicionado ppm. Primer dia Segundo dia 0.125 0.250 0.125 0.250P1 X R R R

P2 R R R R

P3 X R X R

P4 R X X R

P5 R R R R

P6 X R X X

P7 R R R R

P8 R R R R

Total 5 7 5 7

P= Panelista X= malo R= correcto 0.125 ppm: 10 de

16 correctos; 0.250: 14 de 16 correctos.

lAl consultar la tabla estadistica I del apéndice II, para l6 panelistasen la prueba de dos-muestras, indica que 14 juzgamientos son sig-nificativos al nivel del 1%, mientras 10 no son significativos aun al nivel del 5%.La conclusion es que el metional adicionado al queso Cheddar puede ser detectado sólo al 0.250 ppm pero no al 0.125 ppm.

Introducción a la estadistica. Incluye la descripción numérica (figuras) de los aspectos cuantitativos de las cosas, de los cuerpos de los métodos(materias) usados para hacer decisiones de cara a la incertidumbre.Muestra de población: (Dato, observaciones) es e l”número” que se ha observado .La población es la totalidad de posibles observaciones de una misma cosa.Muestra al azar: Una muestra es representativa de una población y cada miembro de la población debiera tener el mismo chance de ser incluido en la muestra.Estadistica y parámetros. Las muestras son tomadas para conocer algo de la población que ha sido muestreada. Un parámetro es una característica cuantitativa de una población. La estadistica es una función matemática de valores de la muestra.Ejemplo 1: Supongamos que estamos interesados en conocer sobre el peso promedio de un adulto canadiense. El peso promedio verdadero de los canadienses lo llamamos ( ) . Tomamos una muestra de 100 canadienses; registramos los pesos y computamos la media de los pesos. La media obtenida es igual a X = 141.5 lbs. Como primera aproximación nosotros en forma razonable decimos que 141,5 kbs es un estimado de y decimos que X es un cómputo estadístico de la muestra y X también es un estimado de .Ejemplo 2: Si estamos interesados en la variabilidad de los pesos, el indicador de la dispersión es el rango (el peso más grande menos el mós pequeño). Como una

una media de los pesos, el verdadero rango ( R) no puede ser obtenido prácticamente, pero se puede usar una muestra de 100 para obtener un estimado del verdadero rango sobre la base del rango observado en la muestra ( r) . r es com,putado estadísticamente de la muestra y R es un parámetro de la población, y r es un estimado de R. Ejemplo 3: En una encuesta política para estimar la proporción de liberales. La verdadera proporción de liberales se llama ( п) . Es imposible de computar. Nosotros podemos obtener la proporción de liberales al tomar la muestra llamada ( p) y siendo p un estimado de π. Supongamos que p se encuentra como 0.46, entonces p = 0.46 es computada estadísticamente de la muestra. Π es un parámetro de la población y p es un estimado de π. Nosotros podemos sacar estadísticas computadas de una muestra. En el ejemplo 1, otras estadísticas además de X pueden dar un estimado de .. Por ejemplo: El valor más frecuente (moda) o el promedio de los extremos.Muestra promedio de una población: Si consideramos la población finita P: (1, 2, 3, 4) dos medidas sumarias de interés acerca de P es la media de la población = 2.5 y el rango de la población R = 4 – 1 = 3.Todas las posibles muestras de tamaño 2 sin reemplazamiento de P y para cada muestra tendrán computada la media así:

Muestra X (1. 2) 1.5

(1, 3) 2(1, 4) 2.5(2, 3) 2.5(2, 4) 3(3, 4) 3.5

Este grupo de medias de la muestra significa que PX = (1.5, 2, 22.5, 3, 3.5) y se llama población de la muestra de tamaño 2 obtenida de la población original P.

De lo anterior podemos deducir que:a) La media de la población de una muestra de medias es igual a la

media de la población original.b) Que la variabilidad (y dispersión) de la población de las muestras

medias es menor que la variabilidad en la población original..De los ejemplos anteriores:Para (a) (1 + 2 + 3 + 4)/4 – (1.5 + 2 + 2.5 + 2.5 + 3 + 2.5) /6 = 2.5

Para ( b) : El rango de la medida de la variabilidad : rango para población original = 4 – 1 = 3 yrango de la población de las muestras medias = 3.5 – 1.5 = 2

Distribución normal: Frecuencia de Distribución : El molde (característica) de la población o muestra es por el agruparmiento de datos en una tabla de frecuencia.Ejemplo: Las edades de 10 estudiantes en una clase son:

21, 20, 21, 22, 20, 22 21, 20, 23, 21Distribucin de Frecuencia:

Edad Frecuencia20 321 422 223 1

Características de la Distribución normalLa distribución normal y su descripción gráfica es como una campana. Una distribución normal está completamente determinada por dos parámetros: La media y la desviación estándar . La media establece la localización o centro de la distribución y la desviación estándar mide la dispersión y es dada por la distancia horizontal de hacia los puntos de inflexión de la curva normal. La distribución normal es característica en que es simétrica desde la media .Ejemplo: En un estudio de radioactividad las medidas y conteos por minuto fueron registrados con la siguiente frecuencia:Distribución de Frecuencia

Cuentas por minuto Frecuencia9000 39100 209200 319300 549400 81

9500 1129600 88

9700 649800 379900 14

10000 6

Teorema del Límite Central: La distribución normal surge de poblaciones naturales (como por ejemplo conteos radioactivos) y de todas las poblaciones de medias de muestras (de tamaño grande de muestras). Este teorema establece que las muestras incrementan el tamaño de distribución de poblaciones de las medias de las muestras, se convierten en mayor forma de campana de la distribución normal, independiente de la forma de la distribución de las poblaciones originales.

Conceptos de InferenciaDos herramientas usadas en estadística son los Tests de la Hipótesis y los

Intervalos de Confidencia. Ejemplo: Supóngase que un científico está investigando el número de

bacterias por gramo en huevos congelados. También supóngase que su mayor interés es la media del número de bacterias por gramo ( ). Dos situaciones se visualizan:

i) Que el científico puede tener la teoría propia o que él puede tener otros hechos (experimentos de otros científicos) que le indiquen que = 150. Puede decidir utilizar sus observaciones para comprobar si realmente = 150 es consistente con sus propios resultados experimentales.

ii) O, el científico puede querer estimar el número de la media de sus resultados y puede no interesarse si concuerdan con una teoría particular

La situación i lleva a pruebas estadísticas de hiptesis y la iii lleva a intervalos de confianza.

PROBABILIDAD : En una gran serie de pruebas, la probabilidad de un evento ocurre con una relativa frecuencia que es aproximadamente a la probabilidad de ese evento. (La probabilidad de que una moneda caiga cara o cruz es ½ y un dado es 1/6)

Prueba de Hipótesis: Ejemplo: Hipótesis nula: Ho = el acusado es inocente.Hipótesis alternativa; Ha = el acusado es culpable.El jurado observa las evidencias y llega a un veredicto. Dos tipos de error pueden ocurrir: Error tipo I: Una persona inocente es hallada culpable.Error tipo II: Un criminal es declarado inocenete.El error tipo I) se da al rechazar la hipótesis nula cuando ésta es verdadera.El error tipo II) consiste en aceptar la hipótesis nula cuando la alternativa es verdaderaLa probabilidad de cometer un error tipo I se llama el nivel de significancia de la prueba, mientras que la cantidad 1 – P (error tipo II) es conocida como la potencia de la prueba En la metodología estadística, si no hay criterios económicos para la importancia de ambos errores, lo usual para seleccionar una prueba es fijar arbitrariamente el nivel de significancia, por ejemplio 0.05, se consideran solo las decisiones para las cuales el nivel de significancia es 0.05 y entonces se escoge la decisión en la que la potencia es máxima.

Intervalo de decisión:Los investigadores frecuentemente estiman este parámetro. Un parámetro estadístico puede dar un margen de variabilidad. Una forma para especificar un intervalo dentro del cual puede ser confiable es determinar un intervalo de confianza. El significado de intervalo de confianza es frecuentemente malinterpretado. Lo que significa es que en una larga serie de intervalos de confianza está la media verdadera .